Gait Adaptations to Walking Speeds in Individuals with Myotonic Dystrophy Type 1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is a prevalent inherited muscular dystrophy in adults, affecting distal muscles such as the gastrocnemius, soleus, and tibialis anterior. This leads to significant gait deviations and reduced walking speed, impacting overall well-being and increasing fall risk. Objective This study aimed to assess how walking speed affects gait kinematics in individuals with DM1. Method Eighteen individuals with genetically confirmed DM1 (4 women, age: 41.0 [35.5; 47.8] years, mass: 76.8 [67.1; 94.6] kg, height: 166.0 [156.7; 173.3] cm) participated in this study. Each participant walked barefoot along a 13-meter walkway at comfortable and fast speeds. Subsequently, spatiotemporal parameters and joint kinematics were assessed. Results The step length (p < 0.001), cycle speed (p < 0.001), and cadence (p < 0.001) increased significantly, leading to a higher walking speed. Moreover, the vertical amplitude of the center of mass (CoM) increased significantly (p = 0.015), while the mediolateral amplitude decreased (p = 0.001) at fast walking condition. In addition, significant kinematic changes included increased trunk tilt (p < 0.001), greater anterior pelvic tilt (p < 0.001), increased hip flexion at initial contact, and enhanced knee flexion during both stance and swing phases. Ankle dorsiflexion showed a trend towards increase during stance phase (p = 0.055) at fast walking condition. Conclusions Fast walking speed in individuals with DM1 lead to significant gait adaptations. These adaptations reflect compensatory mechanisms to manage muscle weakness. The present study revealed significant changes in spatiotemporal parameters related to walking speed. Fast walking also highlighted kinematic adaptations in trunk, pelvis and lower limb joints. These findings enhance our understanding of gait deviation in individuals with DM1 and suggest the potential benefits of targeted fast walking training in this population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».